A avaliação objetiva da qualidade de imagens é de especial importância em diversas
aplicações, por exemplo na compressão de imagens, onde pode ser utilizada para regular a
taxa que deve ser empregada para que haja a máxima compressão (permitindo perda de
dados) sem comprometer a qualidade final; outro exemplo é na inserção de marcas dágua,
isto é, introdução de informações descritivas utilizadas para atestar a autenticidade de uma
imagem, que devem ser invisíveis para o observador. O SSIM (Structural SIMilarity) é uma
métrica de avaliação objetiva da qualidade de imagens de referência completa projetada para
imagens em tons de cinza. Esta dissertação investiga sua aplicação na avaliação de imagens
coloridas. Para tanto, inicialmente é feito um estudo do SSIM utilizando quatro diferentes
espaços de cores RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. O SSIM é primeiramente calculado nos
canais individuais desses espaços de cores. Em seguida, com inspiração no trabalho
desenvolvido em (1) são testadas formas de se combinar os valores SSIM obtidos para cada
canal em um valor único os chamados SSIM Compostos. Finalmente, a fim de buscar
melhores correlações entre SSIM e avaliação subjetiva, propomos a utilização da mínima
diferença de cor perceptível, calculada utilizando o espaço de cores CIELAB, conjuntamente
com o SSIM. Para os testes são utilizados três bancos de dados de imagens coloridas, LIVE,
IVC e TID, a fim de se conferir consistência aos resultados. A avaliação dos resultados é feita
utilizando as métricas empregadas pelo VQEG (Video Quality Experts Group) para a
avaliação da qualidade de vídeos, com uma adaptação. As conclusões do trabalho sugerem
que os melhores resultados para avaliação da qualidade de imagens coloridas usando o SSIM
são obtidas usando os canais de luminância dos espaços de cores YCbCr, Lαβ e especialmente
o CIELAB. Também se concluiu que a utilização da mínima diferença de cor perceptível
contribui para o melhoramento dos resultados da avaliação objetiva. / Objective image quality evaluation is of special interest in many image applications, for
example for image compression, where it can be used to control the rate in order to keep a
tradeoff between lost of data and image quality; another example is in the application of
watermarks, i.e., introduction of descriptive information used to guarantee the authenticity of
an image, that must be invisible to the observer who looks at the image. SSIM (Structural
SIMilarity) index is a full-reference image quality assessment metric developed to evaluate
gray images. This work investigates the application of SSIM in the evaluation of color
images. Therefore, four different color spaces are tested RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB.
Initially SSIM is calculated individually for each one of color spaces channels. Then, inspired
in (1), the results of the SSIM in the individual channels are combined in a unique result the
so called Composite SSIM. Finally, in order to improve the correlations between, calculated
using CIELAB color space, together with SSIM. Three color image databases, LIVE, IVC and
TID, were employed in the tests in order to confer solidity to the results. The evaluation of the
results is made using VQEG (Video Quality Experts Group) methodology, developed for
video quality evaluation with an adaptation regarding the time dimension that does not exist
in the image domain. The conclusions from the work were that SSIM performs better in the
evaluation of color images when applied to luminance channel of YCbCr, Lαβ and especially
to CIELAB color spaces. It was also concluded that the use of just noticeable difference
concept improve objective assessment results.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:5041 |
Date | 20 October 2009 |
Creators | Renata Caminha Coelho Souza |
Contributors | Lisandro Lovisolo, Maria Luiza Fernandes Velloso, Eduardo Antônio Barros da Silva |
Publisher | Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica, UERJ, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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